GNN小編專欄 | GNN 在網絡虛擬化(NFV)和軟件定義網絡(SDN)中的應用

智源社區 2021-09-18 23:09:42 阅读数:445

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【IoTJ 2021】Dynamic Virtual Network Embedding Algorithm based on Graph Convolution Neural Network and Reinforcement Learning
鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9475485/
導讀:本文作者主要來自中國石油大學。 虛擬網絡嵌入(VNE)是 網絡虛擬化的核心定比特,旨在為用戶功能請求提供更靈活的底層物理資源分配。本文提出了一種新型的VNE算法,將强化學習(RL)和圖神經網絡(GNN)理論應用到算法中,特別是圖卷積神經網絡(GCNN)和RL算法的結合。 基於自定義的適應度矩陣和適應度值,作者建立了算法實現的目標函數,實現了高效的動態VNE算法,有效降低了資源碎片化程度。實驗效果錶明, 該算法較對比算法有出色的性能和良好的靈活性。

【JSAC 2020】RouteNet: Leveraging Graph Neural Networks for Network Modeling and Optimization in SDN
鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9109574
導讀:本文主要由波蘭AGH University of Science and Technology完成。在本文中,作者提出了一種基於圖神經網絡(GNN)的網絡模型RouteNet,它能够理解拓撲、路由和輸入流量之間的複雜關系,從而准確估計每個源/目的地每個數據包的延遲分布和丟失。RouteNet利用GNNs學習和建模圖形結構化信息的能力,因此,該模型能够概括任意拓撲、路由方案和流量强度。實驗結果錶明,RouteNet能够准確預測延遲分布(平均延遲和抖動)和損失,並具有良好的泛化能力。

【JSAC 2020】Automatic Virtual Network Embedding: A Deep Reinforcement Learning Approach With Graph Convolutional Networks
鏈接:https://ore.exeter.ac.uk/repository/bitstream/handle/10871/40799/Yan-JSAC-2020.pdf?sequence=1&isAllowed=y
導讀:本文主要由中科院信工所完成。虛擬網絡嵌入將虛擬網絡服務安排到基礎網絡組件上。 嵌入算法的性能决定了虛擬化網絡的有效性和效率,使其成為網絡虛擬化技術的關鍵部分。 在本文中,作者將深度强化學習與基於圖卷積網絡的新型神經網絡結構相結合,提出了一種新的、高效的自動虛擬網絡嵌入算法。 此外,在訓練中使用了並行强化學習框架以及新設計的多目標獎勵函數,這已被證明有利於所提出的虛擬網絡自動嵌入算法。 實驗結果錶明,該算法在接受率和平均收入均超過SoTA解决方案,並具有良好的魯棒性。

 

編輯:鄧興超 劉長安 王天富

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